Teknik Dasar dalam Data Science: Pengumpulan dan Analisis Data

Pada era digital ini, data menjadi komoditas yang sangat berharga. Dalam bidang data science, teknik dasar yang paling fundamental adalah pengumpulan dan analisis data. Tanpa keterampilan ini, sulit bagi seorang data scientist untuk menghasilkan wawasan yang berarti dari data yang ada.

Teknik pengumpulan data merupakan awal dari proses data science. Data scientist harus dapat menemukan sumber data yang relevan dan valid. Menurut Dr. DJ Patil, mantan Chief Data Scientist di Amerika Serikat, pengumpulan data yang baik membutuhkan pemahaman tentang konteks dan tujuan pengumpulan tersebut. “Anda harus tahu apa yang ingin Anda cari dan mengapa. Tanpa itu, Anda akan tenggelam dalam lautan data yang tidak berarti,” kata Dr. Patil.

Ada beberapa teknik yang umum digunakan untuk pengumpulan data, salah satunya adalah survei. Survei dapat dilakukan dengan cara wawancara langsung atau dengan mengirimkan kuesioner kepada responden. Metode ini sangat berguna dalam mendapatkan data kualitatif yang mendalam tentang preferensi atau perilaku seseorang.

Selain itu, teknik pengumpulan data juga dapat dilakukan melalui scraping atau mengambil data dari sumber yang sudah ada. Dalam hal ini, Dr. Kirk Borne, seorang ahli data science, mengatakan bahwa “scraping dapat memberikan akses ke data yang tidak terstruktur, seperti data dari media sosial atau situs web, yang dapat memberikan wawasan tambahan yang berharga.”

Setelah data terkumpul, langkah berikutnya adalah analisis data. Analisis data adalah proses mengidentifikasi pola, tren, dan hubungan dalam data yang telah terkumpul. Ini dilakukan dengan menggunakan berbagai teknik statistik dan algoritma. Dalam hal ini, Dr. John Tukey, seorang ahli statistik, mengatakan bahwa “data adalah apa yang Anda butuhkan untuk memulai, tetapi analisis adalah apa yang Anda lakukan dengan data tersebut.”

Salah satu teknik analisis data yang sering digunakan adalah regresi. Regresi digunakan untuk mempelajari hubungan antara satu atau lebih variabel independen dengan variabel dependen. Dalam kata-kata Dr. Andrew Ng, seorang profesor di Universitas Stanford, “regresi adalah salah satu alat analisis data yang paling penting. Dengan menggunakan regresi, kita dapat memprediksi nilai-nilai yang tidak kita ketahui berdasarkan data yang kita miliki.”

Selain regresi, teknik analisis data lainnya adalah clustering. Clustering digunakan untuk mengelompokkan data berdasarkan kesamaan karakteristik atau atribut. Dr. Pedro Domingos, seorang profesor di Universitas Washington, mengatakan bahwa “clustering adalah teknik yang sangat berguna dalam mengungkap pola yang tersembunyi dalam data. Ini membantu kita memahami struktur data yang kompleks.”

Dalam dunia data science, teknik dasar dalam pengumpulan dan analisis data sangat penting untuk menghasilkan wawasan yang berarti dari data yang ada. Seperti yang dikatakan oleh Dr. Patil, “pengumpulan data yang baik adalah langkah pertama menuju pemahaman yang lebih dalam tentang dunia di sekitar kita.” Oleh karena itu, penting bagi para data scientist untuk menguasai teknik-teknik ini guna menghasilkan pemahaman yang lebih mendalam dari data yang ada.

Referensi:
– Patil, DJ. (2012). “Building Data Science Teams.” O’Reilly Media.
– Borne, K. (2014). “Data Science for Dummies.” John Wiley & Sons.
– Tukey, J. W. (1977). “Exploratory Data Analysis.” Pearson.
– Ng, A. (2019). “Machine Learning Yearning.” Deeplearning.ai.
– Domingos, P. (2012). “A Few Useful Things to Know About Machine Learning.” Communications of the ACM.